Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "imputation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 32
Tytuł:
Podstawy matematyczne technik imputacyjnych
Basic mathematical imputation techniques
Математические основы импутационных методов
Autorzy:
Wesołowski, Jacek
Tarczyński, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542245.pdf
Data publikacji:
2016-09
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
imputacja
imputacja wielokrotna
estymator imputacyjny
estymator Rubina
imputacja średnią
imputacja typu hot-deck
imputacja regresyjna
imputation
multiple imputation
imputation estimator
Rubin estimator
mean imputation
hot-deck imputation
regression imputation
импутация
многократная импутация
импутационная оценка
оценка Рубина
импутация среднем
импутация типа hot-deck
регрессионная импутация
Opis:
W artykule przedstawiono podstawy metodologii imputacyjnej (w tym metodologii wielokrotnej imputacji), koncentrując się na wyjaśnieniu matematycznej strony zagadnień. Analizowano sytuację, gdy obserwacje tworzące pierwotną próbkę są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie, a braki odpowiedzi pojawiają się losowo w sposób niezależny od obserwacji. W szczególności wskazano na problemy pojawiające się, gdy w imputacji wielokrotnej stosowany jest standardowy estymator Rubina wariancji estymatora wielokrotnej imputacji i wskazano na możliwe ulepszenie tego popularnego estymatora. Punktem wyjścia analiz jest sytuacja, gdy za pojawianie się braków odpowiedzi odpowiada mechanizm deterministyczny.
The article presents the basics of imputation methodology (including the methodology of multiple imputation), focusing on understanding its mathematical background. We analyze the situation when observations in the original sample are independent random variables with identical distributions, and response or its lack is modeled by a random mechanism which is independent of observations. In particular, we point out to problems that arise when the standard Rubin estimate of the multiple imputation variance estimator is used. A possible improvement of this popular estimator is indicated. The starting point of the analysis is when the appearance of response deficiencies is caused by a deterministic mechanism.
В статье представлены основы импутационной методологии (в том числе методологии многократной импутации). Внимание в статье сосредоточено на прояснении математической стороны вопросов. Проанализирована ситуация, когда наблюдения формирующие оригинальную выборку являются независимыми случайными величинами с одинаковыми распределениями, а отсутствие ответов появляется случайно независимо от наблюдения. В частности статья указывает на проблемы, которые возникают когда используется стандартная оценка Рубина дисперсии оценки многократной импутации. В статье указано также на возможное улучшение этой популярной оценки. Отправной точкой анализа является ситуация, когда отсутствие ответов обясняет детерминический механизм.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 9; 7-54
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An application of a complex measure to model-based imputation in business statistics
Autorzy:
Młodak, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1047378.pdf
Data publikacji:
2021-03-03
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
complex measure
ratio imputation
regression imputation
predictive mean matching
propensity score method
Opis:
When faced with missing data in a statistical survey or administrative sources, imputation is frequently used in order to fill the gaps and reduce the major part of bias that can affect aggregated estimates as a consequence of these gaps. This paper presents research on the efficiency of model-based imputation in business statistics, where the explanatory variable is a complex measure constructed by taxonomic methods. The proposed approach involves selecting explanatory variables that fit best in terms of variation and correlation from a set of possible explanatory variables for imputed information, and then replacing them with a single complex measure (meta-feature) exploiting their whole informational potential. This meta-feature is constructed as a function of a median distance of given objects from the benchmark of development. A simulation study and empirical study were used to verify the efficiency of the proposed approach. The paper also presents five types of similar techniques: ratio imputation, regression imputation, regression imputation with iteration, predictive mean matching and the propensity score method. The second study presented in the paper involved a simulation of missing data using IT business data from the California State University in Los Angeles, USA. The results show that models with a strong dependence on functional form assumptions can be improved by using a complex measure to summarize the predictor variables rather than the variables themselves (raw or normalized).
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 1; 1-28
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bias Reduction of Finite Population Imputation by Kernel Methods
Autorzy:
Pettersson, Nicklas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465881.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
bayesian bootstrap
boundary and nonresponse bias missing data
multiple imputation
Pólya urn models
real donor imputation
Opis:
Missing data is a nuisance in statistics. Real donor imputation can be used with item nonresponse. A pool of donor units with similar values on auxiliary variables is matched to each unit with missing values. The missing value is then replaced by a copy of the corresponding observed value from a randomly drawn donor. Such methods can to some extent protect against nonresponse bias. But bias also depends on the estimator and the nature of the data. We adopt techniques from kernel estimation to combat this bias. Motivated by Pólya urn sampling, we sequentially update the set of potential donors with units already imputed, and use multiple imputations via Bayesian bootstrap to account for imputation uncertainty. Simulations with a single auxiliary variable show that our imputation method performs almost as well as competing methods with linear data, but better when data is nonlinear, especially with large samples.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2013, 14, 1; 139-160
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Imputation of Missing Data Using R Package
Imputacja brakujących danych z wykorzystaniem środowiska R
Autorzy:
Misztal, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907623.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
missing values
single imputation
R – project
Opis:
Missing data are quite common in practical applications of statistical methods. Imputation is general statistical method for the analysis of incomplete data sets. The goal of the paper is to review selected imputation techniques. Special attention is paid to methods implemented in some packages working in the R environment. An example is presented to show how to handle missing values using a few procedures of single and multiple imputation implemented in R.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 269
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Imputation of missing values by using raw moments
Autorzy:
Sohail, Muhammed Umair
Shabbir, Javid
Sohil, Fariha
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1359290.pdf
Data publikacji:
2019-04-25
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
non-response
imputation
raw moments
relative efficiency
Opis:
The estimation of population parameters might be quite laborious and inefficient, when the sample data have missing values. In comparison follow-up visits, the method of imputation has been found to be a cheaper procedure from a cost point of view. In the present study, we can enhance the performance of imputation procedures by utilizing the raw moments of the auxiliary information rather than their ranks, especially, when the ranking of the auxiliary variable is expensive or difficult to do so. Equations for bias and mean squared error are obtained by large sample approximation. Through the numerical and simulation studies it can be easily understood that the proposed method of imputation can outperform their counterparts.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 1; 21-40
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
To Misreport or not to report? The Case of the Italian Survey on Household Income and Wealth
Autorzy:
Neri, Andrea
Rannalli, M. Giovanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/466032.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Unit Nonresponse
Measurement Error
Auxiliary Information
Subsampling
Imputation
Opis:
The objective of the paper is to adjust for the bias due to unit nonresponse and measurement error in survey estimates of total household financial wealth. Sample surveys are a useful source of information on household wealth. Yet, survey estimates are affected by nonsampling errors. In particular, when it comes to household wealth, unit nonresponse and measurement error can severely bias the estimates. Using the Italian Survey on Household Income and Wealth, we exploit the available auxiliary information in order to assess the magnitude of such a bias. We find evidence that for this kind of surveys, nonsampling errors are a major issue to deal with, possibly more serious than sampling errors. Moreover, in the case of SHIW the potential bias due to measurement error seems to outweigh by far that induced by nonresponse.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2011, 12, 2; 281-300
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Polish inequality statistics reconsidered: are the poor really that poor?
Autorzy:
Szulc, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2108172.pdf
Data publikacji:
2022-09-14
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
inequality indices
household income imputation
income correlates
Opis:
In the present study income inequality in Poland is evaluated using corrected income data to provide more reliable estimates. According to most empirical studies based on household surveys and considering the European standards, the recent income inequality in Poland is moderate and decreased significantly after reaching its peaks during the first decade of the 21st century. These findings were challenged by Brzeziński et al. (2022), who placed Polish income inequality among the highest in Europe. Such a conclusion was possible when combining the household survey data with information on personal income tax. In the present study the above-mentioned findings are further explored using 2014 and 2015 data and employing additional corrections to the household survey incomes. Incomes of the poorest people are replaced by their predictions made on a large set of well-being correlates, using the hierarchical correlation reconstruction. Applying this method together with the corrections based on Brzeziński's et al. results reduces the 2014 and 2015 revised Gini indices, still keeping them above the values obtained with the use of the survey data only. It seems that the hierarchical correlation reconstruction offers more accurate proxies to the actual low incomes, while matching tax data provides better proxies to the top incomes.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2022, 23, 3; 79-94
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Review of methods for data sets with missing values and practical applications
Autorzy:
Korczyński, Adam
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/433946.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
missing data pattern
missing data mechanism
complete-case analysis
available-case analysis
single imputation
likelihood-based methods
multiple imputation
weighting methods
Opis:
The aim of this paper is to revise the traditional methods (complete-case analysis, available-case analysis, single imputation) and current methods (likelihood-based methods, multiple imputation, weighting methods) for handling the problem of missing data and to assess their usefulness in statistical research. The paper provides the terminology and the description of traditional and current methods and algorithms used in the analysis of incomplete data sets. The methods are assessed in terms of the statistical properties of their estimators. An example is provided for the multiple imputation method. The review indicates that current methods outweigh traditional ones in terms of bias reduction, precision and efficiency of the estimation.
Źródło:
Śląski Przegląd Statystyczny; 2014, 12(18); 83-104
1644-6739
Pojawia się w:
Śląski Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Under military war weapon support the economic bond level estimation using generalized Petersen graph with imputation
Autorzy:
Rajoriya, Deepika
Shukla, Diwakar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/10583093.pdf
Data publikacji:
2023-02-24
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Graph
Petersen Graph
Estimator
Bias
Mean Squared Error (MSE)
Optimum Choice
Confidence intervals (CI)
Nodes (vertices)
Pattern Imputation
CI-Imputation (LLimputation and UL-imputation)
Economic Bonds
Military War
Weapon Support
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 1; 295-320
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Unreported standard errors in meta-analysis
Autorzy:
Longford, Nicholas T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1917016.pdf
Data publikacji:
2021-12-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
empirical Bayes
imputation
meta-analysis
missing value
sensitivity analysis
Opis:
A study that would otherwise be eligible is commonly excluded from a meta-analysis when the standard error of its treatment-effect estimator, or the estimate of the variance of the outcomes, is not reported and cannot be recovered from the available information. This is wasteful when the estimate of the treatment effect is reported. We assess the loss of information caused by this practice and explore methods of imputation for the missing variance. The methods are illustrated on two sets of examples, one constructed specifically for illustration and another based on a published systematic review.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 4; 1-17
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Różne wymiary odpowiedzialności prawnej
Various dimensions of legal liability
Autorzy:
Zalewska, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/685784.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
odpowiedzialność prawna
zarachowanie
Hans Kelsen
legal liability
imputation
Opis:
The legal liability is the issue of vast complexity and hence worth to analyze both on theoretical and practical level. The main goal is to analyze of one of the understandings of legal responsibility, imputation, proposed by Hans Kelsen. Therefore, first the concept of imputation will be described. Secondly, the mechanism will be revealed, which transforms imputation into legal responsibility. The conclusion includes the notion of incompleteness of Pure Theory of Law in application of law field.
Odpowiedzialność prawna jest złożonym zagadnieniem, wartym przeanalizowania zarówno na poziomie teoretycznym, jak i w odniesieniu do konkretnych przypadków praktycznych. Celem niniejszego artykułu jest analiza jednego z ujęć odpowiedzialności prawnej, które zaproponował Hans Kelsen. Zostanie zatem opisana konstrukcja zarachowania, a następnie pokazany mechanizm przełożenia zasady zarachowania na odpowiedzialność prawną. Wnioski bazują na stwierdzeniu niekompletności „czystej teorii prawa” w zakresie stosowania prawa.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Iuridica; 2016, 77
0208-6069
2450-2782
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Iuridica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Missing-data imputation using wearable sensors in heart rate variability
Autorzy:
Tlija, A.
Węgrzyn-Wolska, K.
Istrate, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200516.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
data imputation
spline interpolation
linear interpolation
HRV
IoT
Opis:
The objective of this work is to set up a methodology that considers missing data from a connected heartbeat sensor in order to propose a good replacement methodology in the context of heart rate variability (HRV) computation. The framework is a research project, which aims to build a system that can measure stress and other factors influencing the onset and development of heart disease. The research encompasses studying existing methods, and improving them by use of experimental data from case study that describe the participant’s everyday life. We conduct a study to modelize stress from the HRV signal, which is extracted from a heart rate monitor belt connected to a smart watch. This paper describes data recording procedure and data imputation methodology. Missing data is a topic that has been discussed by several authors. The manuscript explains why we choose spline interpolation for data values imputation. We implement a random suppression data procedure and simulate removed data. After that, we implement several algorithms and choose the best one for our case study based on the mean square error.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2020, 68, 2; 255-261
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Some Remarks on the Data Imputation Using “missForest” Method
Kilka uwag o imputacji danych z wykorzystaniem metody "missforest"
Autorzy:
Misztal, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905779.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
missing values
single and multiple imputation
random forests
missForest
Opis:
Missing data are quite common in practical applications of statistical methods and imputation is a general statistical method for the analysis of incomplete data sets. Stekhoven and Bühlmann (2012) proposed an iterative imputation method (called “missForest”) based on Random Forests (Breiman 2001) to cope with missing values. In the paper a short description of “missForest” is presented and some selected missing data techniques are compared with “missForest” by artificially simulating different proportions and mechanisms of missing data using complete data sets from the UCI repository of machine learning databases.
W pracy Stekhovena i Bühlmanna (2012) zaproponowano nową iteracyjną metodę imputacji (nazwaną „missForest”) opartą na metodzie Random Forests Breimana (2001). W niniejszym artykule omówiono metodę „missForest” i porównano kilka wybranych technik postępowania w sytuacji występowania braków danych z metodą „missForest”. W tym celu wykorzystano podejście symulacyjne generując różne proporcje i mechanizmy powstawania braków danych w zbiorach danych pochodzących głównie z repozytorium baz danych na Uniwersytecie Kalifornijskim w Irvine.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Science, for What? Or: Science with Conscience - The Invisible College of Dissenting Nuclear Scientists
Autorzy:
Ferrarotti, Franco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1038000.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Academicus. International Scientific Journal publishing house
Tematy:
demonstrative sciences
interpretation
causal imputation
comparative typology
practical fallouts
Opis:
The main contention of this essay is that sciences can be seen as belonging to two broad categories: a) demonstrative; b) interpretative. Demonstrative, or «tough», sciences are «natural» sciences; interpretative sciences are philosophy, history, all the social sciences, different as thy are (for instance, history is based on causal imputation; sociology, on conditional comparative approach). At present all sciences cannot presume to offer universally valid «laws», timeless and spaceless, but only general, probabilistic tendencies. Moreover, contrary to a misconception Max Weber’s «Wertfreiheit», no science is neutral. It pertains to the social responsibility of scientists the pratical use of eventual scientific findings (for instance, the atomic or the hydrogen bomb).
Źródło:
Academicus International Scientific Journal; 2019, 20; 12-33
2079-3715
2309-1088
Pojawia się w:
Academicus International Scientific Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid multiple imputation in a large scale complex survey
Autorzy:
Razzak, Humera
Heumann, Christian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1186925.pdf
Data publikacji:
2019-12-10
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
complex surveys
high-dimensional data
missing data
multiple imputation
Opis:
Large-scale complex surveys typically contain a large number of variables measured on an even larger number of respondents. Missing data is a common problem in such surveys. Since usually most of the variables in a survey are categorical, multiple imputation requires robust methods for modelling highdimensional categorical data distributions. This paper introduces the 3-stage Hybrid Multiple Imputation (HMI) approach, computationally efficient and easy to implement, to impute complex survey data sets that contain both continuous and categorical variables. The proposed HMI approach involves the application of sequential regression MI techniques to impute the continuous variables by using information from the categorical variables, already imputed by a non-parametric Bayesian MI approach. The proposed approach seems to be a good alternative to the existing approaches, frequently yielding lower root mean square errors, empirical standard errors and standard errors than the others. The HMI method has proven to be markedly superior to the existing MI methods in terms of computational efficiency. The authors illustrate repeated sampling properties of the hybrid approach using simulated data. The results are also illustrated by child data from the multiple indicator survey (MICS) in Punjab 2014.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 4; 33-58
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 32

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies